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Association for Uncrewed Vehicle Systems International
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人工智能助力AUV海底图像海量数据缩减传输
研究人员开发了一种新颖的、由人工智能驱动的方法，可以显著减少自主水下航行器（AUV）收集的海底图像数据量。该技术仅识别并传输最具代表性的图像或与查询相似的图像，从而在低带宽通信链路下实现操作员的实时感知。在英国和格兰加纳利进行的现场测试表明，数据量减少了近40万倍，使得一次长期的测绘任务的摘要能够在短短34分钟多一点的时间内传输完毕。
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新的物理引导AI增强水下航行器导航
研究人员开发了DVL-DeepONet，一个新颖的物理引导深度神经网络算子框架，旨在提高水下导航系统的弹性。该框架解决了自主水下航行器（AUV）在DVL传感器提供嘈杂或不完整数据，或惯性传感器缺失时面临的挑战。DVL-DeepONet学习将时间传感器观测直接映射到航行器速度，强制执行物理约束，以确保在传感条件下降的情况下也能进行鲁棒估计。来自覆盖约10,000米的真实世界AUV任务的实验结果表明，DVL-DeepONet在性能上比现有…